본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.
다중이용시설물에서 이용객의 안전을 책임지는 관리자들은 인간의 판단에 의존한 (human-based) 의사결정과정을 통해서 자신들의 과업과 관련된 의사결정을 내린다. 그러나 이 과정 속에는 인적과오(Human error) 발생으로 인한 인재 발생의 가능성이 상존하고 있다. 이러한 현상은 관리자의 의사결정 과정을 지원하기 위한 기술 기반 (technology-based) 의사결정 지원체계를 구축함으로써 개선할 수 있다. 3D CAD와 3D GIS 기술 등의 공간관리 기술과 이미지 프로세싱 기술 등 첨단 IT 기술들의 컨버전스를 통해 구축된 총간 관리 시스템은 관리자들에게 프로액티브한 상황 정보를 제공해 주어, 재난상황에 대해 미리 대책을 수립하여 실시간으로 대응하게 해 줌으로서 궁극적으로 인재 발생의 가능성을 줄일 수 있는 여지가 있다. 본 연구는 이러한 니즈에 기인하여 다중이용시설물에서 이용객의 흐름을 관리하기 위한 기술기반 (technology-based) 시스템의 개념을 제안하고, 시스템의 개발을 위한 요소기술의 도출 및 통합화방안을 제안했으며, 이것의 기대효과에 대해 설명하고 있다.
본 논문에서는 3차원 사람얼굴의 굴곡표면에 대하여 특징 값들을 추출하여 회전벡터를 이용하여 회전한 후 그들을 분석, 표현하는 방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 정확하게 추출된 굴곡표면의 특징 값들은 3차원 사람얼굴을 세그멘테이션 하는데 적용되었다 사람얼굴의 표면은 메쉬(mesh)모델을 사용하여 파라메타를 계산, 추출하였으며, 추출된 특징 값들은 얼굴표면을 Gaussian과 Mean 곡면 분류표(classification)를 사용하여 임계 값을 사용하지 않고 3D 얼굴표면을 세그멘테이션 하였다.
As the size and dimension of target problems in the field of computational engineering including CFD gets bigger and higher, it is needed to have more efficient and flexible data visualization environment in terms of software and hardware. Even though it is still manageable to use a mouse in controlling 3-dimensional data visualization, it would be beneficial to use 3-D input device for 3-D visualization. 'Data Glove' is one of the best 3-D input devices, because human hands are best tools understanding 3-D space. Signals coming from 'Data Glove' are analog and very sensitive to finger motions, so we decided to use a digital filter. This paper describes our experience and benefits of using data glove in controlling 3-Dimensional Postprocess Software.
A simple dimension measuring method for the measurement of human bust has been developed using projection moire. The 3-D data of a human bust was calculated from the 2dimensional image information obtained by the stripe using projection moire. The creation of 3-D geometric shape by digitizing real objects has been widely investigated in reverse engineering(RE). This procedure generally consists of three basic steps: data capture, data alignment and model reconstruction. In order to achieve a complete model, multiple scans must be taken and aligned.
Human age estimation is one of the key factors in the field of Human-Robot Interaction/Human-Computer Interaction (HRI/HCI). Owing to the development of deep-learning technologies, age recognition has recently been attempted. In general, however, deep learning techniques require a large-scale database, and for age learning with variations, a conventional database is insufficient. For this reason, we propose an age estimation method using artificially generated data. Image data are artificially generated through 3D information, thus solving the problem of shortage of training data, and helping with the training of the deep-learning technique. Augmentation using 3D has advantages over 2D because it creates new images with more information. We use a deep architecture as a pre-trained model, and improve the estimation capacity using artificially augmented training images. The deep architecture can outperform traditional estimation methods, and the improved method showed increased reliability. We have achieved state-of-the-art performance using the proposed method in the Morph-II dataset and have proven that the proposed method can be used effectively using the Adience dataset.
The purpose of this research is to compare the people’s attitude toward 3-D body scanning by their gender and age in order to provide the application of 3-D body scanning data for new services or products. This study collected questionnaire data from 442 Korean females and 258 Korean males who participated in the 3-D body scanning. The result of this study were as follows: 1. Most people had good feelings for 3-D body scanning. Male respondents were more dissatisfied than female, and teenagers had higher dissatisfaction rate than other age groups for the measurement garment. 2. 80.5% of all respondents had the intention for re-measurement of 3-D body scanning. Male respondents and teenagers had low intention for re-measurement. 3. For the use of 3-D body scanning data, 79.6% said "yes" for making avatar, and 88.3% agreed with the custom made clothes. There was no difference between gender and age for this question. The results of the study will demonstrate how clothing retailers and marketers can use the 3-D body scanning data.
최근 카메라, 캠코더 및 CCTV 등의 사용이 활발해지면서 영상 처리 기술의 수요가 급증하고 있다. 특히 키넥트 센서와 같은 깊이(Depth) 카메라를 사용한 3D 영상 기술에 대한 연구개발이 더욱더 활성화되고 있다. 키넥트 센서는 RGB, 골격(Skeleton) 및 깊이(Depth) 영상을 통해 인체의 3D 골격 구조를 실시간 프레임 단위로 획득할 수 있는 고성능 카메라이다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 인체의 3D 골격 구조를 모션 캡처하고 범용으로 사용되고 있는 모션 파일 포맷($^*.trc$ 및 $^*.bvh$)으로 선택하여 저장할 수 있는 시스템을 개발한다. 또한 본 시스템은 광학식 모션 캡처 파일 포맷($^*.trc$)을 자기식 모션 캡처 파일 포맷($^*.bvh$)으로 변환할 수 있도록 하는 기능을 가진다. 마지막으로 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 캡처한 모션 데이터가 제대로 캡처되어졌는지 모션 캡처 데이터 뷰어를 통하여 확인한다.
본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득 시 생길 수 있는 오차론 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 신경망은 주어진 정보론 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는 데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득 과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차론 줄이기 위해 초기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 그 중에서 가장 적절한 데이터를 고르게 하였다. 데이터 후보 추천 시스템은 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하였다. 후보 추천 결과, 상당수의 오차 데이터를 수정할 수 있었으며 이는 심리적 요인과 신체적 요인이 크게 작용한 데이터일수록 큰 효과를 나타냈다.
4차 산업혁명의 시대는 모든 것이 데이터 중심이다. 데이터의 종류와 양이 중심이 될 수도 있고, 특수한 상황에서 요구하는 새로운 데이터가 필요할 때도 있다. 3D프린터가 다양한 분야에 활용되면서 새롭게 도전을 받는 분야들이 있다. 특히 의료 관련 분야에서 그동안 생각도 하지 못했던 새로운 시도가 일어나고 있다. 본 논문에서는 인체 데이터 중에도 인체 물성이 요구되는 분야에 연구를 가능하게 하기 위한 연구이다. 그동안 인체 장기를 활용한 연구에서는 주로 실리콘 소재로 만들어진 데이터를 활용하였다. 시신으로부터 인체 물성을 측정하고, 이 물성을 반영한 신소재를 개발하고, 3D프린터로 인공 장기를 개발한다. 이렇게 만들어진 인공장기를 활용하여 신장결석 제거용 로봇으로 수술하는 연습을 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 사람의 실제 장기와 유사한 첨단 소재를 개발하기 위한 일련의 연구 과정을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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